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J-GLOBAL ID：202202231729798299   整理番号：22A0572020

エーロゾル光学特性と化学成分濃度の広範なキャラクタリゼーション:長期AERONET測定へのGRASP/成分アプローチの適用【JST・京大機械翻訳】

Extensive characterization of aerosol optical properties and chemical component concentrations: Application of the GRASP/Component approach to long-term AERONET measurements

著者 (15件)： Zhang Xindan (State Key Laboratory of Severe Weather (LASW) and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry (LAC), Chinese Academy of Meteorological Sciences, CMA, Beijing 100081, China) ,  Li Lei (State Key Laboratory of Severe Weather (LASW) and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry (LAC), Chinese Academy of Meteorological Sciences, CMA, Beijing 100081, China) ,  Chen Cheng (Univ. Lille, CNRS, UMR 8518 - LOA - Laboratoire d’Optique Atmospherique, 59000 Lille, France) ,  Chen Cheng (GRASP-SAS, Villeneuve d’Ascq, France) ,  Zheng Yu (State Key Laboratory of Severe Weather (LASW) and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry (LAC), Chinese Academy of Meteorological Sciences, CMA, Beijing 100081, China) ,  Dubovik Oleg (Univ. Lille, CNRS, UMR 8518 - LOA - Laboratoire d’Optique Atmospherique, 59000 Lille, France) ,  Derimian Yevgeny (Univ. Lille, CNRS, UMR 8518 - LOA - Laboratoire d’Optique Atmospherique, 59000 Lille, France) ,  Lopatin Anton (GRASP-SAS, Villeneuve d’Ascq, France) ,  Gui Ke (State Key Laboratory of Severe Weather (LASW) and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry (LAC), Chinese Academy of Meteorological Sciences, CMA, Beijing 100081, China) ,  Wang Yaqiang (State Key Laboratory of Severe Weather (LASW) and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry (LAC), Chinese Academy of Meteorological Sciences, CMA, Beijing 100081, China) ,  Zhao Hujia (Institute of Atmospheric Environment, Shenyang, China) ,  Liang Yuanxin (State Key Laboratory of Severe Weather (LASW) and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry (LAC), Chinese Academy of Meteorological Sciences, CMA, Beijing 100081, China) ,  Holben Brent (Biospheric Sciences Branch, Code 923, NASA/Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Che Huizheng (State Key Laboratory of Severe Weather (LASW) and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry (LAC), Chinese Academy of Meteorological Sciences, CMA, Beijing 100081, China) ,  Zhang Xiaoye (State Key Laboratory of Severe Weather (LASW) and Key Laboratory of Atmospheric Chemistry (LAC), Chinese Academy of Meteorological Sciences, CMA, Beijing 100081, China)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 812  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,最近開発したGRASP/Composition法(GRASP:大気と表面特性の一般化検索)を,AERONET(Aeronet Robotic Network Networm Network)に適用した。従来のエアロゾル成分検索と異なり,この手法は,光学パラメータの反転を通して間接的に測定放射輝度からエアロゾル組成に関するいくつかの情報の推論を可能にし,GRASPアルゴリズムに統合した。エアロゾル成分とそれらの分布パターンの特性を分析するために,エアロゾル内部混合則の仮定の下で,異なるエアロゾルタイプのための13のAERONETサイトに,新たに開発したGRASP/Compositionアプローチを適用した。結果は,検索が,異なるエアロゾルタイプに対する成分濃度の空間的および時間的変動を良好に特徴付けることができることを示した。GRASP BC検索とMERRA-2 BC製品の間の合理的な一致が,全ての異なるエアロゾルタイプで見られた。さらに,エアロゾル成分含有量とエアロゾル光学深度(AOD),微細モード分率(FMF),吸収Ångstrom指数(AAE),散乱Ångstrom指数(SAE),および単一散乱アルベド(SSA)のようなエアロゾル光学パラメータ間の関係も,成分検索の信頼性を検証するために間接的に解析した。。また,この成分検索の信頼性を間接的に検証するために,散乱Angstrom指数(SAE),および単一散乱アルベド(SSA)も解析した。GRASP/Composition光学検索は,AERONET標準製品[例えば,AODに対する0.93~1.0の相関係数(R),微細モードAOD(AODF),粗モードAOD(AODC),およびÅngstrom指数(AE),吸収AOD(AOD)に対するR=λ≦0.8,AOD(AOD),AODC,AAOD,およびSSA]に対して,それぞれ,RMSE(二乗平均平方根誤差)<0.03であった。このように,GRASP/Compentアプローチは,地上ベース太陽測光計測定からのAERONET標準製品と同じ精度でエアロゾル光学製品を提供でき,また,エアロゾル組成に関する幾つかの付加的重要事項を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *エアロゾル ,  散乱 ,  測光 ,  太陽 ,  信頼性 ,  相関係数 ,  成分 ,  キャラクタリゼーション ,  放射輝度 ,  混合則
準シソーラス用語： 単一散乱アルベド ,  *AERONET ,  Angstrom指数 ,  MERRA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エアロゾル成分検索 ,  エアロゾル光学特性 ,  GRASP/コンポーネントアプローチ ,  AERONET太陽光度計測定 ,  成分混合則

分類 (1件)： 粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (7件)： エーロゾル ,  光学特性 ,  化学 ,  成分濃度 ,  キャラクタリゼーション ,  長期 ,  AERONET